基于Copula理論的股市風(fēng)險(xiǎn)分析提綱

論文摘要: Co（略）是一種將聯(lián)合分布與它們各自邊緣分布連接在一起的函數(shù),所以也被稱作連接函數(shù).Copula函數(shù)自身具有很多優(yōu)良特性:不限制邊（略）;對(duì)變量進(jìn)行嚴(yán)格單調(diào)增變換對(duì)一致性和相關(guān)性測(cè)度的值不變;邊緣分布和相關(guān)結(jié)構(gòu)可以分開研究（略）a函數(shù)可以捕捉變量間非線性;非對(duì)稱以及尾部相關(guān)關(guān)系. 本文通過(guò)選取常見的Copula函數(shù)進(jìn)行組合構(gòu)成混合Copula函數(shù),來(lái)刻畫上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)之間的相關(guān)性,以及它們的風(fēng)險(xiǎn)度量.研究中通過(guò)對(duì)Copula函數(shù)在樣本參數(shù)下畫出來(lái)的圖像進(jìn)行對(duì)比分析,討論了它們的尾部相關(guān)性和對(duì)稱性.其中選取的Copula函數(shù)模型有:Gumbel、Clayton和Frank Copula函數(shù)模型,在深入研究了這三個(gè)函數(shù)模型之后,構(gòu)造了混合函數(shù)M-Copula模型,構(gòu)建了基于Copula理論的金融時(shí)間序列（略）它們的動(dòng)態(tài)建模問(wèn)題,研究了選取模型的投資風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用. 論文的主要工作:運(yùn)用Matlab編程畫出多種權(quán)系數(shù)（略）應(yīng)圖像,并與單個(gè)Gumbel、Clayton和Frank Copula密度函數(shù)圖像進(jìn)行比照,對(duì)比中M-Copula密度函數(shù)體現(xiàn)...
Copula（omitted）is a method wh（omitted）ts the joint distribution and marginal distribution, so Copula function is often called connected function. Copula function itself has many excellent properties as follows: there is no restriction（omitted）oice of marginal distribution; when do strictly increasing transformatio（omitted） variables, the consistency and measure values of relevance remain the same; marginal distribution and related struct（omitted）e researched separately; Copula function can captur...
目錄:
摘要    第4-5頁(yè)
Abstract    第5頁(yè)
第1章 緒論    第8-15頁(yè)
·論文的研究背景    第8-10頁(yè)
·問(wèn)題的提出    第10-12頁(yè)
·相關(guān)性度量問(wèn)題    第10-11頁(yè)
·Copula的選擇問(wèn)題    第11-12頁(yè)
·文獻(xiàn)回顧    第12-13頁(yè)
·國(guó)外研究現(xiàn)狀    第12-13頁(yè)
·國(guó)內(nèi)研究狀況回顧    第13頁(yè)
·本文組織結(jié)構(gòu)    第13-15頁(yè)
第2章 金融風(fēng)險(xiǎn)度量的VaR理論    第15-24頁(yè)
·VaR的定義    第15-16頁(yè)
·VaR計(jì)算方法    第16-21頁(yè)
·歷史模擬法    第16-17頁(yè)
·分析方法    第17-20頁(yè)
·Monte Carlo模擬方法    第20-21頁(yè)
·投資組合與VaR計(jì)算    第21-24頁(yè)
·兩個(gè)資產(chǎn)投資組合的仿真與VaR計(jì)算    第21-23頁(yè)
·多個(gè)資產(chǎn)投資組合的仿真與VaR計(jì)算    第23-24頁(yè)
第3章 Copula理論    第24-41頁(yè)
·Copula函數(shù)的定義和基本性質(zhì)    第24-30頁(yè)
·二元Copula函數(shù)    第24-28頁(yè)
·多元Copula函數(shù)    第28-30頁(yè)
·常見的Copula函數(shù)    第30-33頁(yè)
·多元正態(tài)Copula函數(shù)    第30頁(yè)
·多元t-Copula函數(shù)    第30-31頁(yè)
·極值Copula函數(shù)    第31-32頁(yè)
·阿基米德Copula函數(shù)    第32-33頁(yè)
·基于Copula函數(shù)的相關(guān)性測(cè)度    第33-37頁(yè)
·Spearman秩相關(guān)系數(shù)ρ    第33-34頁(yè)
·Kendall秩相關(guān)系數(shù)τ-    第34-35頁(yè)
·Gini關(guān)聯(lián)系數(shù)γ    第35-36頁(yè)
·尾部相關(guān)系數(shù)    第36-37頁(yè)
·Copula模型的估計(jì)和檢驗(yàn)    第37-41頁(yè)
·Copula模型的參數(shù)估計(jì)法    第37-38頁(yè)
·非參數(shù)核估計(jì)方法    第38-39頁(yè)
·K-S檢驗(yàn)    第39-40頁(yè)
·x~2檢驗(yàn)    第40-41頁(yè)
第4章 Copula函數(shù)在股市風(fēng)險(xiǎn)分析中的實(shí)證分析    第41-49頁(yè)
·數(shù)據(jù)分析    第41-42頁(yè)
·Copula模型的選取    第42-46頁(yè)
·基于參數(shù)的估計(jì)結(jié)果與評(píng)價(jià)    第46-47頁(yè)
·基于VaR風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的結(jié)果與評(píng)價(jià)    第47-49頁(yè)
第5章 總結(jié)與展望    第49-50頁(yè)
·總結(jié)    第49頁(yè)
·展望    第49-50頁(yè)
參考文獻(xiàn)    第50-53頁(yè)
致謝    第53-54頁(yè)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表或錄用的學(xué)術(shù)論文    第54-55頁(yè)
附錄2 2007年8月1日至2008年7月31日滬深股市收盤數(shù)據(jù)    第55-58頁(yè)

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